论文《Sampling matters in deep embedding learning》论文地址：https://arxiv.org/pdf/1706.07567.pdf 该论文为2017年6月上传至arxiv。主要研究的是深度嵌入学习（deep embedding learning）中的采样问题和损失函数的问题。作者分析了contrastive loss和triplet loss，提出了
tf.nn.nce_loss是word2vec的skip-gram模型的负例采样方式的函数，下面分析其源代码。1 上下文代码loss = tf.reduce_mean(
tf.nn.nce_loss(weights=nce_weights,
biases=nce_biases,
labels=train
转载
2024-08-14 21:52:46
207阅读
负采样（negative sampling） 训练一个神经网络意味着要输入训练样本并且不断调整神经元的权重，从而不断提高对目标的准确预测。每当神经网络经过一个训练样本的训练，它的权重就会进行一次调整。 vocabulary的大小决定了我们的Skip-Gram神经网络将会拥有大规模的权重矩阵，所有的这些权重需要通过我们数以亿计的训练样本来进行调整，这是非常消耗计算资源的，并且实际中训练起来会非常慢。
训练一个神经网络意味着要输入训练样本并且不断调整神经元的权重，从而不断提高对目标的准确预测。每当神经网络经过一个训练样本的训练，它的权重就会进行一次调整。当前对于绝大多数的神经网络而言，更新参数使用的都是反向传播（back propagation）的方式。然而，对于庞大的神经网络而言，反向更新权重并不是一件容易的事情。同时，这意味着对于那些结果与标签值的不一致的节点，都需要做反向传播来更新权重。这
转载
2024-02-26 23:25:25
140阅读
Introduction研究知识图谱表示学习（KnowledgeGraph Embedding）可以解决当前很多应用的基本问题，这些方法旨在将知识图谱中的实体（Entity）和关系（Relation）都映射到低维向量空间中，并且捕获实体和关系之间的语义信息。当前很多知识图谱表示学习的方法都着重于设计新的得分函数（Score Function）从而可以捕获实体和关系之间复杂的交互。然而在知识图谱表示
转载
2024-10-12 10:54:33
70阅读
二分类负采样方法多分类问题处理为二分类问题，需要能够正确地对正例和负例进行分类。如果以所有的负例为对象，词汇量将增加许多，无法处理。作为一种近似方法，将只使用少数负例。负采样方法：求正例作为目标词时的损失，同时采样(选出)若干个负例，对这些负例求损失。然后，将正例和采样出来的负例的损失加起来，作为最终的损失。例子如下图所示。负采样的采样方法：抽取负例：让语料库中常出现的单词易被抽到，不常出现的单词
转载
2023-12-02 19:40:00
108阅读
# 负采样数据的实现与指导
## 引言
在机器学习和深度学习中，负采样（Negative Sampling）是一种常用的技术，特别是在处理大规模的数据集时。它可以帮助我们有效地训练模型，提高模型的表现。本文将逐步指导你如何在Python中实现负采样数据的生成。
## 流程概述
在实施负采样之前，首先需要了解整个流程。下表概述了我们将在本文中执行的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|----
Skipgram是一种用于训练自然语言处理中的单词向量表示的算法。Skipgram的目的是预测给定单词周围的上下文单词。Skipgram背后的思想是，使用单词的向量来表示各个单词，而每个单词的向量是从预测其周围上下文单词的能力学习的。换句话说，Skipgram算法通过预测单词周围的上下文单词来学习单词向量。算法的基本结构是：1. 初始化词汇表中每个单词的向量 2. 针对数据集中的每个单词和上下文单
# 机器学习随机欠采样Python代码实现指南
## 1. 简介
作为一名经验丰富的开发者，你需要教导一位刚入行的小白如何实现机器学习中的随机欠采样。在本文中，我将向你详细介绍整个流程，并提供每个步骤所需的代码和解释，帮助你顺利完成任务。
## 2. 流程图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 数据准备
数据准备 --> 生成训练集
生成
原创
2024-03-25 06:09:19
411阅读
DSSM中的负样本为什么是随机采样得到的，而不用“曝光未点击”当负样本？召回是将用户可能喜欢的item，和用户根本不感兴趣的海量item分离开来，他面临的数据环境相对于排序来说是鱼龙混杂的。所以我们希望召回训练数据的正样本是user和item匹配度最高的那些样本，也即用户点击样本，负样本是user和item最不匹配的那些样本，但不能拿“曝光未点击”作为召回模型的负样本，因为我们从线上日志获得的训练
# 负采样（Negative Sampling）在Python中的实现
负采样是一种常用于处理大规模数据和模型训练的方法，特别是在机器学习和深度学习的领域。在推荐系统和自然语言处理等领域，负采样可以通过减少负样本的数量来提高模型的效率和效果。本文将带你逐步实现负采样的过程，下面我们将详细介绍每一步，并给出相应的Python代码实现。
## 流程概述
在实现负采样之前，我们首先需要了解整个流程
对于巨型互联网公司来说，为了控制数据规模，降低训练开销，降采样几乎是通用的手段，facebook 实践了两种降采样的方法，uniform subsampling 和 negative down sampling。1、uniform subsampling uniform subsampling 是对所有样本进行无差别的随机抽样，为选取最优的采样频率，facebook 试
转载
2023-10-10 15:25:42
305阅读
应用于自然语言处理 (NLP)、计算机视觉 (CV) 和推荐系统 (R...
转载
2023-05-01 17:54:20
863阅读
目录学习词向量的意义使用神经网络学习词向量的基本思路word2vec主要思路skip-gram预测CBOW预测softmax函数模型训练Skip-gramCBOW梯度下降计算参数向量的梯度负采样（Negative Sample）本文由学习参考资料等材料后，本着容易理解的原则进行整理后形成。词是自然语言处理中最小单位。词向量出现之前，词语使用词表长度的one-hot向量来表示，词表越大，词向量越大，
对于n个样本，如何均匀随机的取出m个样本？即n个样本中每个样本都能有m/n的概率被取中。 1.简单插入取样 这是最基本，最直观的方法。在一个初始为空的集合中插入1~n的随机整数，知道个数为m个为止。但这个方法有个弱点，就是要插入一个数时，判断集合中是否存在该数，如果其存在，则要继续取样直到取到一个不在原集合中的数，重复取样需要很大的开销，而且越到后来开销越大。&n
在机器学习与随机采样的结合中，提升模型性能与泛化能力是技术人员持续关注的课题。针对“采样 随机 机器学习”所出现的问题，我记录了以下的复盘过程。
### 问题背景
在开发某分类模型的过程中，发现存在样本不均衡、特征冗余等问题，导致模型的准确率和召回率未能达到预期。具体症状如下：
- 模型在训练集上表现良好，准确率高达95%。
- 在测试集上，准确率仅为60%，召回率为55%。
- 尝试使用不
前言 疫情期间统计核酸检测情况在学校这种人数众多的情况下是非常常见的需求，这个demo实现了核酸检测情况的统计。我做这个demo也属于迫不得已了（果然，人被逼急了潜力就会被激发）。 详细代码可在github中查看GitHub地址心路历程 我在成都读大学，最近开学正好处于疫情管控时期，我们学校规定学生到校必须进行核酸检测，而且每个班都要统计核酸检测情况。我是班委，统计工作自然就落到了我的身上。但好巧
Word2vec模型本质：是一个用来生成词向量的、简单的神经网络模型。 通过计算相似度来降低原来输入词的维度，举个例子： 图.甲网络结构如下： 图.乙 如乙图所示，我们一开始输入的是one-hot编码后的向量，1位于第7位，其对应的输入层到隐藏层的权重矩阵w一定是第7行，如下图示意
转载
2024-01-16 11:38:45
89阅读
降采样：
2048HZ对信号来说是过采样了，事实上只要信号不混叠就好（满足尼奎斯特采样定理），所以可
以对过采样的信号作抽取，即是所谓的“降采样”。
在现场中采样往往受具体条件的限止，或者不存在300HZ的采样率，或调试非常困难等等。若
R>>1，则Rfs/2就远大于音频信号的最高频率fm，这使得量化噪
转载
2023-12-28 15:35:13
52阅读
【压缩感知合集1】（背景知识）香农奈奎斯特采样定理的数学推导和图解分析【压缩感知合集2】（背景知识）信号稀疏表示的数学推导和解释理解【压缩感知合集3】压缩感知的背景与意义【压缩感知合集4】（背景知识）理想采样信号和随机采样信号两种采样信号的频谱分析，以及采样效果比较主要目标研究一下理想采样信号和随机采样信号两种采样信号的频谱，以及一些关联说明环境假设参数如下：采样信号的时域总共点数：1024针对所
转载
2024-01-28 00:12:28
105阅读
